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  <title>resume | Jin Tian</title>
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                  <li> <a class="main-nav-link" href="http://luoli-luoli.com/chat">chat</a> </li>
                
                  <li><div id="search-form-wrap">

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      Resume
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	  <time datetime="2017-07-27T11:36:59.000Z" itemprop="datePublished">2017-07-27</time>
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        <hr>
<h1 id="联系方式"><a href="#联系方式" class="headerlink" title="联系方式"></a>联系方式</h1><ul>
<li>手机：15116123160 (随时可以呼叫)</li>
<li>Email：nicholasjela@gmail.com/jinfagang19@163.com</li>
<li>QQ/微信号：1195889656/jintianiloveu</li>
<li>地址：长沙岳麓区中南大学校本部13舍515</li>
</ul>
<hr>
<h1 id="个人信息"><a href="#个人信息" class="headerlink" title="个人信息"></a>个人信息</h1><ul>
<li>金发岗/男/1993</li>
<li>硕士/控制科学与工程学硕</li>
<li>工作年限：2018应届毕业生</li>
<li>技术博客：<a href="http://jinfagang.github.io" target="_blank" rel="noopener">http://jinfagang.github.io</a></li>
<li><p>Github：<a href="http://github.com/jinfagang" target="_blank" rel="noopener">http://github.com/jinfagang</a></p>
</li>
<li><p>期望职位：深度学习相关岗位，计算机视觉深度学习岗，自然语言处理深度学习岗均可</p>
</li>
<li>期望城市：杭州/深圳/广州</li>
</ul>
<hr>
<h1 id="工作经历"><a href="#工作经历" class="headerlink" title="工作经历"></a>工作经历</h1><h2 id="腾讯-Intern-2017年6月-2017年7月"><a href="#腾讯-Intern-2017年6月-2017年7月" class="headerlink" title="腾讯(Intern)(2017年6月~2017年7月)"></a>腾讯(Intern)(2017年6月~2017年7月)</h2><h3 id="自动驾驶部门目标检测与跟踪"><a href="#自动驾驶部门目标检测与跟踪" class="headerlink" title="自动驾驶部门目标检测与跟踪"></a>自动驾驶部门目标检测与跟踪</h3><p>我负责并实现了：</p>
<ul>
<li>实现了基于强化学习的跟踪算法，并搭建了强化学习训练框架，使用了DDPG算法训练，利用RNN和帧与帧直接的时间序列关系对检测框进行评估，只使用检测算法在fastrcnn上IOU大于0.7的评测下准确率只有85%，使用该框架后大大减少了漏检和误检情况，模型准确率可以在IOU大于0.8的情况下达到87.5%；</li>
<li>同时结合卡尔曼滤波进行帧间预测，实现了传统算法层面的跟踪算法，基于deepsort将badcase消减了近20%；</li>
<li>在此期间还基于Python3和PyQT5实现并维护了一个标注工具sloth_autolab。</li>
</ul>
<h2 id="滴滴出行-Intern-2016年11月-2017年2月"><a href="#滴滴出行-Intern-2016年11月-2017年2月" class="headerlink" title="滴滴出行(Intern) (2016年11月 ~ 2017年2月)"></a>滴滴出行(Intern) (2016年11月 ~ 2017年2月)</h2><h3 id="无人驾驶车目标检测benchmark"><a href="#无人驾驶车目标检测benchmark" class="headerlink" title="无人驾驶车目标检测benchmark"></a>无人驾驶车目标检测benchmark</h3><p>我在此项目负责了：</p>
<ul>
<li>修改目标检测算法中state-of-art的yolo算法，训练kitti中Car，Pedestrain，Bicylce三个类别的模型，并获取mAP，与同组其他算法做对比，yolo的在该数据集上的Top3的Recall约为0.3，Precision约为0.72，效果略差于mscnn，ssd，但速度是最快的(2017-4 再次跑yolo-v2，结果无论是在mAP还是主观上都比ssd要准确，依旧很快速)</li>
<li>协助同组发布benchmark网站，该部分工作善尾。</li>
</ul>
<h3 id="无人驾驶车目标检测使用caffe工业级实现交通信号灯检测与识别"><a href="#无人驾驶车目标检测使用caffe工业级实现交通信号灯检测与识别" class="headerlink" title="无人驾驶车目标检测使用caffe工业级实现交通信号灯检测与识别"></a>无人驾驶车目标检测使用caffe工业级实现交通信号灯检测与识别</h3><p>我在负责整个检测系统的该部分实现，实现了一下工作:</p>
<ul>
<li>基于SSD实现了红，绿，黄信号灯的检测，在位置检测上，SSD算法在召回率上偏高，位置检测不准导致很多漏检，最终通过降低SSD算法内部检测框输入阈值解决；</li>
<li>使用caffe进行模型融合，在已经实现交通信号等检测的系统之上，与同组其他同事融合Car，Pdestrain，Cyclist模型，最终实现实时工业级检测无人车使用场景下的物体检测(在我返校之后应该还有物体depth检测工作没有完成，不过这是另外一组负责stero的同事做的工作)。</li>
</ul>
<hr>
<h1 id="开源项目和作品"><a href="#开源项目和作品" class="headerlink" title="开源项目和作品"></a>开源项目和作品</h1><h2 id="开源项目"><a href="#开源项目" class="headerlink" title="开源项目"></a>开源项目</h2><p>show code directly.</p>
<ul>
<li><p><a href="https://github.com/jinfagang/tensorflow_poems.git" target="_blank" rel="noopener">tensorflow_poems</a>：人工智能作诗机器人，这个作品是NLP的一个尝试，因为自己研究领域是时间序列处理，因此对于RNN，LSTM等模型的应用也不在话下，该项目目前(2017-5) star数为 <em>400</em>， fork数为<em>127</em>.</p>
</li>
<li><p><a href="http://github.com/yourname/projectname" target="_blank" rel="noopener">pytorch_cycle_gan</a>：该项目是生成对抗模型GAN的一个尝试，是对今年新出论文 <em>Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks</em> 原始torch代码的一个重构，我在这个开源项目中实现了单张图片的预测，修改了一些opt，最终实现效果是单张图片通过CycleGAN生成对应的图片，比如白天的风景照转换成同照片夜晚下的效果，几乎实时.</p>
</li>
<li><p><a href="https://github.com/jinfagang/weibo_terminater.git" target="_blank" rel="noopener">weibo_terminator</a>：该项目实现的是一个微博爬虫系统，没有使用任何第三方框架，多线程实现，任务调度等全手工实现，这个项目在我的所有项目中得到的关注度最高，目前有 <em>1576</em> 个star，开源当天就上了GitHub Python Trending排行榜世界第四，目前累积聚集了约200多位开发者共同进行微博的爬取工作。该项目的目的是发动一次数据众筹，获取的语料用来训练深度学习对话模型，以及微博情感分析，舆论风控等应用。截止目前，我们总共爬取了约1.2G珍贵的<em>中文</em>对话语料。</p>
</li>
<li><p><a href="https://github.com/jinfagang/pytorch_chatbot.git" target="_blank" rel="noopener">pytorch_chatbot</a>：基于当下流行的seq2seq以及attention machanism，实现的聊天对话机器人，训练的语料就是我们收集的微博对话语料，具体效果可以见GitHub截图，目前已经基于该模型实现一个微信聊天机器人Jarvis，他的微信号: <code>jintianandmerry</code>，我在的时候机器人都在线.</p>
</li>
</ul>
<h2 id="发表的论文"><a href="#发表的论文" class="headerlink" title="发表的论文"></a>发表的论文</h2><ul>
<li>工业智能和数据驱动的卷烟烘丝入口含水率的预测与应用 CPCC中国过程控制会议收录(EI)</li>
<li>Adversarial Generate Sequencial Network On Time Series Prediction (On Process)</li>
</ul>
<h1 id="参与的比赛"><a href="#参与的比赛" class="headerlink" title="参与的比赛"></a>参与的比赛</h1><h2 id="滴滴出行算法大赛-2016年6月-2016年7月"><a href="#滴滴出行算法大赛-2016年6月-2016年7月" class="headerlink" title="滴滴出行算法大赛 (2016年6月 ~ 2016年7月)"></a>滴滴出行算法大赛 (2016年6月 ~ 2016年7月)</h2><p>比赛队伍：2000支，4000多人<br>比赛成绩：Top20<br>比赛任务：基于滴滴出行海量用户出行数据, 根据某城市每天每个时间片段的天气, 交通拥堵情况, 城市地理位置等复杂因素来准备预测下一时间段的供需缺口, 带领团队获得top50的成绩, 预测误差为0.26, 成功晋级决赛。<br>比赛完成的任务:</p>
<ol>
<li>对raw数据进行预处理，将所有特征导入到同一个csv文件中，对一天中产生的所有数据按照切片间隔进行切片;</li>
<li>进行特征工程的特征选取，选取三个时间段内的均值，标准差，最大值最小值等参数作为特征，除此之外还对节假日，周末这些不可量化的特征进行哑变量表示，并对日期进行one-hot编码，总共组成了近300多维附加特征。</li>
</ol>
<h2 id="上海BOT计算机视觉大赛-2016年9月-2016年10月"><a href="#上海BOT计算机视觉大赛-2016年9月-2016年10月" class="headerlink" title="上海BOT计算机视觉大赛 (2016年9月 ~ 2016年10月)"></a>上海BOT计算机视觉大赛 (2016年9月 ~ 2016年10月)</h2><p>比赛队伍：1500支，3600多人<br>比赛成绩：Top50<br>比赛任务：基于50多万幅12种动物图片进行深度学习网络建模并进行识别, 图像不仅大小不一, 而且有很多非实体图像, 难度空前, 采用改进的vgg深度学习网络并对图像预先进行降噪处理将分类精度提高至98%.<br>比赛完成的任务:</p>
<ol>
<li>负责基于keras的卷积神经网络搭建;</li>
<li>对图片进行包括随机裁剪，翻转，对称，噪声化等预处理，使样本集增大了10%;</li>
<li>对基于keras的VGG分类网络进行调试，对VGG-16最后softmax层进行重构，使之满足12类的分类要求。</li>
</ol>
<h1 id="技能清单"><a href="#技能清单" class="headerlink" title="技能清单"></a>技能清单</h1><p>个人技能清单，以下均为我熟练使用的技能(核心技能)：</p>
<ul>
<li>语言： Python(95%)/Java(40%)/C++(30%)/</li>
<li>深度框架: Tensorflow/Tensorflow-Lit/Pytorch/Caffe(2)/</li>
<li>数据建模：Python/Scikit-Learn/Numpy/Pandas</li>
<li>图像检测：Yolo-v2/SSD/Fast-rcnn</li>
<li>NLP：gensim/NLTK/seq2seq-attention/QA-System/Sentiment-Analysis/ChatBot</li>
<li>前沿理论: GAN/Style-Transfer/Reinfocement-Learning</li>
</ul>
<p>周边技能清单(业余爱好)：</p>
<ul>
<li>数据库：PostgresSQL/MongoDB</li>
<li>移动端：Android/Java</li>
<li>版本管理、文档和自动化部署工具：Git/MarkDown</li>
<li>云：Django/Flask</li>
</ul>
<hr>
<h1 id="致谢"><a href="#致谢" class="headerlink" title="致谢"></a>致谢</h1><p>感谢您花时间阅读我的简历，期待能有机会和您共事。</p>

      
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